A automated noncontact weight system for pigs consisted of a CCD-type video camera and 10 photo sensors connected to a computer. In the experiment 20 pigs(Large Yorkshire $\times$ Landrace breed) weighing from 95kg to 115kg were used. Pig's original image data was transformed to a binary image an image excluding head and tail portion from the whole binary image and the area of pig was calculated. Then pig's volume was calculated by multiplying the area by the body hight measured with photo sensors. The correlation equation between the above volume(x) and pig's weight was y=0.0007 x -9.2152($R^2$=0.9965) Performance of a automated noncontact weighing system for pigs was tested with this equation. The results showed $\pm$0.65kg average error and 1.63kg maximum error. It was concluded that performance of a automated noncontact weighing system is excellent.
삽입하려는 암호영상이 원본 전체 이미지 내에 랜덤하게 분포할수록 삽입과 추출성능이 좋아지는데 본 논문에서는 랜덤성이 우수한 오토스테레오그램을 삽입암호 영상으로 사용하여 워터마크 하였을 때 복원과 추출성능이 양호함을 알아보았고 이를 이용하여 로고영상을 워터마크 하려는 영상의 전 영역에 랜덤하게 고루 분포하게 하여 워터마크 한 후 역으로 변환하여 로고를 찾았다. 영상이 많이 손상되었을 때도 추출된 로고가 육안으로 식별할 수 있을 정도로 견고성이 우수함을 알아보았다.
본 논문은 적응적 영상개선을 위한 전 단계로 자기상관함수를 이용한 지문 영상의 방향성 특성과 화질의 관계 분석에 관한것이다. 이를 위해서 원 영상을 방향 영상으로 변환한 실험영상을 대상으로 부 영역의 크기를 16, 32, 64, 방향성을 1, 2, 3, 4로 설정하고 화질의 척도인 방향성 누적값을 산출하였다. 또한 지문영상에 대한 화질 특성을 추출하고 최적의 부 영역과 방향성 관계를 정량적인 실험 자료로 제시하기위해 군집환 알고리즘을 이용한 분석 과정을 수행하였다.
In this paper, the real-time optical associative memory using multiple hologram which is generated with two angular multiplexed reference beams and Fourier transformed object beam in the $BaTiO_{3}$ crystal based on DFWM mechanism. When one image is recorded in the $BaTiO_{3}$ crystal, complete image can be recalled by 9 % partial input of the stored original image without any additional thresholding and optical feedback process. As an experimental result of multiple Fourier hologram which is recorded with two binary images, OHCHAS and PARKHK, we can obtain complete image recalled by 1/6 partial input of the stored image.
이 논문에서는 비정형 의료이미지 정형화 및 패턴 추출을 위해, 의료기기 또는 의료전문가로부터 생성 또는 감지되는 의료이미지 저장을 위한 데이터베이스 구축한다. 이러한 비정형 이미지의 특징을 정형화된 디지털 데이터로 변환한 후 정형화된 디지털 이미지 데이터로부터 의미있는 패턴 정보를 생성한다. 이러한 경험 기술 소개를 통해 많은 연구자들은 의료이미지 데이터베이스를 보다 쉽게 접근할 수 있고 다양한 분야에서 정형화된 의료이미지를 활용할 수 있다.
본 논문에서는 thresholding기법을 사용하여 주어진 영상을 이진영상(two-valued image)으로 만든 다음 이 이진 영상에 이중 게이트(double gate)를 적용하여 유사 목표물(targer-like objects)을 추출하는 새로운 기법을 제시하였다. 합성된 영상 데이타에 대해 새로운 기법이 잘 적용, 수행됨을 보였다.
This paper proposes a novel reversible data hiding scheme based on a Vector Quantization (VQ) codebook. The proposed scheme uses the principle component analysis (PCA) algorithm to sort the codebook and to find two similar codewords of an image block. According to the secret to be embedded and the difference between those two similar codewords, the original image block is transformed into a difference number table. Finally, this table is compressed by entropy coding and sent to the receiver. The experimental results demonstrate that the proposed scheme can achieve greater hiding capacity, about five bits per index, with an acceptable bit rate. At the receiver end, after the compressed code has been decoded, the image can be recovered to a VQ compressed image.
In the bomb impact test, to acquire the bomb impact point location the high-priced embedded equipments such as the Bomb Scoring System or the EOTS are needed. Recently, a high-resolution image processing could be possible since the resolution of the commercial camera is growing rapidly. In this paper we first propose an image transformation method for acquiring the real bomb impact image using a high-resolution commercial camera, and then present the process calculating the real bomb impact point location coordinate from the transformed image. Based on the experimental results we found the possibilities that the real bomb impact point information could be effectively earned just using the commercial camera.
광을 이용하여 암호화를 하는 경우는 위조 및 복제의 방지를 위하여 세기성분보다는 위상성분을 이용하여 주로 암호화를 하고 있다. 그러나 위상정보를 검출할 수 있는 장비가 개발된다면 정보를 유출 당할 수 있는 위험이 있다. 이러한 위험을 줄이기 위해 본 논문에서는 가상 위상영상을 이용하고 또한 정보를 다수가 공유할 수 있도록 시각 암호화(visual cryptography) 방법을 이용하여 정보를 보다 안전하게 보관하고 공유하는 시스템을 제안하였다.
수종 간의 유사한 분광특성 때문에 기존의 다중분광영상을 이용한 수종분류는 한계가 있다. 본 연구에서는 경기도 광릉수목원에 분포하는 다섯 종류의 침엽수림을 분류하기 위하여 초분광영상과 다중분광 영상의 적합성을 비교 분석하였다. 연구지역을 대상으로 두 종류의 항공 초분광영상(AISA, CASI)을 촬영하였으며, 비교 목적으로 초분광영상을 이용하여 모의 제작된 ETM+ 다중분광영상을 사용하였다. 영상분류에 사용된 영상은 초분광영상의 모든 밴드를 포함한 영상, PCA 및 MNF 기법으로 차원 축소된 영상, 그리고 분류등급의 분광분리도를 이용하여 소수의 밴드만을 추출한 영상이다. 또한 감독분류 과정에서 MLC, SAM, SVM 등 세 종류의 분류기를 적용하였다. 전체적으로 침엽수종의 분류에 있어서 초분광영상이 다중분광영상보다 높은 분류정확도를 제공하고 있다. 특히 중적외선 파장영역을 포함한 AISA-dual영상이 가장 좋은 분류결과를 보여주었다. 또한 많은 분광밴드를 가진 초분광영상을 MNF기법으로 차원 축소한 영상을 사용했을 때, 다른 영상보다 높은 분류결과가 나왔다. 감독 분류과정에서는 최대우도법(MLC)을 적용했을 때, 가장 높은 분류정확도를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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